Zobrazeno 1 - 10
of 611
pro vyhledávání: '"Hierarchical RBF"'
Publikováno v:
CSE
Identifying network traffics at their early stages accurately is very important for network management and security. Recent years, more and more studies have devoted to find effective machine learning models to identify traffics with the few packets
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Neurocomputing. 19:259-283
The method presented here is aimed to a direct fast setting of the parameters of a RBF network for function approximation. It is based on a hierarchical gridding of the input space; additional layers of Gaussians at lower scales are added where the r
Radial basis functions (RBFs), among other techniques, are used to construct metamodels that approximate multi-objective expensive high-fidelity functions from a finite number of function evaluations (design of experiments, DoE). Radial basis functio
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::26c86ae2189f39ad21fb22e75b136ce9
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/228506
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/228506
Publikováno v:
Neural Information Processing ISBN: 9783540464846
ICONIP (3)
ICONIP (3)
Hierarchical RBF networks consist of multiple RBF networks assembled in different level or cascade architecture. In this paper, an evolved hierarchical RBF network was employed to detect the breast cancel. For evolving a hierarchical RBF network mode
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::431c813dec8921ca4dd7ea89aab3b810
https://doi.org/10.1007/11893295_16
https://doi.org/10.1007/11893295_16
Publikováno v:
IEEE transactions on neural networks. 21(2)
In this paper, a novel real-time online network model is presented. It is derived from the hierarchical radial basis function (HRBF) model and it grows by automatically adding units at smaller scales, where the surface details are located, while data
Publikováno v:
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783540366676
PRICAI
PRICAI
The purpose of this study is to identify the hierarchical radial basis function neural networks and select important input features for each sub-RBF neural network automatically. Based on the pre-defined instruction/operator sets, a hierarchical RBF
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::dd97babbf3457a8bb8e934d03bd13011
https://doi.org/10.1007/978-3-540-36668-3_159
https://doi.org/10.1007/978-3-540-36668-3_159
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
CISIM
This paper proposes a new face recognition approach by using kernel principal component analysis (KPCA) and hierarchical radial basis function (HRBF) network classification model. To improve the quality of the face images, a series of image pre-proce